הסתברות כתדירות

חלק מהיחידה סטטיסטיקה ללמידת מכונה במסלול ה-Machine Learning של Coddy. שיעור 13 מתוך 64.

מסנן דואר זבל אומר "90% דואר זבל"; חבילת זרעים אומרת "80% נובטים". הסתברות היא שיעור לאורך זמן, בין 0 (אף פעם) ל-1 (תמיד). הנה 50 זרעים:

50 זרעים כרשת של תאים: 41 תאים כהים נבטו ו-9 תאים בהירים המסומנים ב-x לא נבטו, שיעור של 0.82 עבור הסתברות של 0.8

rng.random(n) מגרילה מספרים עשרוניים בין 0 ל־1, ו־80% מהם קטנים מ־0.8. לכן השוואה אחת שותלת 1000 זרעים:

rng = np.random.default_rng(3)
sprouted = rng.random(1000) < 0.8
print(sprouted.sum())
print(sprouted.mean())

הדבר מדפיס:

814
0.814

הממוצע של ערכים בוליאניים הוא החלק היחסי של True: 0.814, קרוב ל־0.8. עד סוף הפרק הזה, הטריק הזה יתמחר דוכן קוביות שלם.

אתגר

בינוני

חלוץ בועט פנדל עם סיכוי מסוים להבקיע. התוכנית קוראת את הסיכוי (מ־0 עד 1), ואז את מספר הבעיטות; קוד הפתיחה יוצר את rng.

עבור 0.5 ו־10 בעיטות, ריצה קצרה שבה התוצאה רחוקה למדי מ־0.5:

Goals: 3 of 10
Estimated chance: 0.3

נסו בעצמכם

import numpy as np

chance = float(input())
kicks = int(input())

# אל תשנו את השורה שלמטה
rng = np.random.default_rng(21)

# כתבו את הקוד שלכם למטה

בחנו את עצמכם

השיעור הזה כולל חידון קצר. התחילו את השיעור כדי לענות עליו ולעקוב אחרי ההתקדמות.

כל השיעורים ביחידה סטטיסטיקה ללמידת מכונה

3הסתברות באמצעות סימולציה

6קשרים

9סקיילינג של תכונות

12אתגרים מסכמים